4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
4.2.2.3. Kết quả phân tích hồi quy giữa EVA và YOEA
Kết qủa phân tích hồi quy giữa biến giá trị kinh tế (EVA) đến tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi (YOEA). Trong đó, giá trị kinh tế gia tăng là biến độc lập và
40
tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi là biến phụ thuộc. Cụ thể số liệu phân tích thực nghiệm như sau:
Bảng 4.9: Mơ hình hồi quy tuyến tính giữa EVA và YOEA
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .541a .293 .288 20.36129
a. Predictors: (Constant), Gia tri kinh te gia tang
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Mơ hình hồi quy giải thích được 28,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc “được nêu lên trong bảng 4.9”. Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh đó là 28,8 % sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi của tài sản là do ảnh hưởng của giá trị kinh tế gia tăng EVA. Có thể thấy mức độ ảnh hưởng của EVA lên YOEA tương đối nhỏ.
Tiếp đến học viên kiểm tra sự phù hợp và khả năng mở rộng mơ hình hồi quy tuyến tính thơng qua bảng dữ liệu Anovarb, thông qua kiểm định F với giá trị kiếm định Sig. Kết quả phân tích cụ thể giá trị sig = 0,000 < α (5%) “được nêu trong bảng 4.10”. Điều này hàm ý rằng mơ hình hồi quy tuyến tính được sử dụng phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Có mối quan hệ tác động giữa giá trị kinh tế gia tăng với tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích Anovarb ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 24911.517 1 24911.517 60.088 .000a
Residual 60114.395 145 414.582
Total 85025.912 146
a. Predictors: (Constant), Gia tri kinh te gia tang
b. Dependent Variable: Ty suat sinh loi cua tai san co phat sinh lai
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Để đánh giá mối quan hệ tác động qua lại và hệ số của mơ hình hồi quy tuyến tính các kiểm định tham số β được tiến hành. Số liệu nghiên cứu cụ thể được trình bày trong bảng 4.11:
41
Bảng 4.11: Bảng hệ số mơ hình hồi quy giữa EVA và YOEA Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 8.354 .493 5.385 .000
Gia tri kinh te gia tang 2.693 .347 .541 .752 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Ty suat sinh loi cua tai san co phat sinh lai
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Kết quả phân tích hệ số hồi quy của mơ hình tuyến tính giữa EVA và YOEA, kiểm định t có giá trị sig = 0,000 < 5% “được nêu trong bảng 4.11”, xác định có mối quy hệ tuyến tính giữa giá trị kinh tế gia tăng đến tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi. Mức độ ảnh hưởng của EVA được đo lường bằng hệ số β chưa chuẩn hóa.
Mơ hình hồi quy tuyến tính dựa trên số liệu nghiên cứu thực nghiệm được trình bày dưới dạng mơ hình như sau:
YOEA = 8,354 + 2,693 x EVA + ε Trong đó:
- YOEA (tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi): Biến phụ thuộc; - EVA (giá trị kinh tế gia tăng): Biến độc lập;
- ε: Sai số của mơ hình hồi quy tuyến tính Ý nghĩa của các giá trị mơ hình hồi quy tuyến tính:
Trong điều kiện giâ trị kinh tế gia tăng tại các ngân hàng bằng 0 thì tỷ suất sinh lợi của tài sản sẽ là 8,3547%. Điều này hàm ý những yếu tố khác ngoài giá trị kinh tế gia tăng sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi bằng 8,354%.
Khi các yếu tố khác không đổi khi giá trị kinh tế gia tăng của ngân hàng thương mại thay đổi 1% thì tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi sẽ tăng giảm đồng biến thêm 2,693%. Như vậy có thể nhận thấy nếu các ngân hàng thương mại thúc đẩy các biện pháp làm tăng giá trị kinh tế gia tăng thì tỷ suất sinh lợi của tài sản có chia lãi sẽ tăng thêm một giá trị tương ứng. Các số liệu của mơ hình hồi quy tuyến tính có kết quả kiểm định tốt. Đây là cơ sở để ứng dụng trong các hoạt động kinh doanh
42
của ngân hàng. Thông thường tỷ suất sinh lợi của tài sản có phát sinh lãi ở ngân hàng thương mại khá đa dạng. Cấu trúc của các tài sản này cũng có sự khác nhau ở nhiều ngân hàng. Nhìn chung, cấu trúc tài sản có phát sinh lãi tại các ngân hàng được điều chỉnh nhằm mục đích tăng lợi nhuận, đảm bảo cân đối khả năng thanh toán và thu hồi vốn nhanh.
Biểu đồ 4.7: Đồ thị phần dư của biến phụ thuộc YOEA và biến độc lập EVA
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Đồ thị phần dư có phân phối chuẩn khi giá trị trung bình của phần dư tiến dần tới 0 và độ lệch chuẩn của phần dư tiến dần đến 1 (xem hình 4.7). Cũng giống như ROA, YOEA trong giai đoạn 2008 – 2017 của các ngân hàng thương mại Việt Nam cũng có những biến động khá lớn. Biên độ dao động tỷ suất sinh lợi nhuận của các tài sản có phát sinh lãi giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lên đến hàng chục %. Những khó khăn trong hoạt động kinh doanh cũng như khả năng dự báo hạn chế làm cho việc tái cấu trúc các khoản đầu tư gặp nhiều khó khăn.
43
Đồ thị giá trị ước lượng tỷ suất sinh lợi của các tài sản có phát sinh lãi do tác động của giá trị kinh tế gia tăng được thể hiện quan biểu đồ P – P Plot (xem hình 4.8) gần sát với giá trị ước lượng chuẩn.
Biểu đồ 4.8: Đồ thị giá trị dự báo YOEA do ảnh hưởng của EVA
“Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của học viên (2018)” Tiếp đến, đồ thị phân tán phần dư Scatter Plot (xem hình 4.9) có mức độ phân bố một cách ngẫu nhiên. Các giá trị phân tán phân bố đều ở nhiều giá trị.
Biểu đồ 4.9: Đồ thị phân tán phần dư của YOEA
44